CN115000948A - 一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，基于多能互补电网模型和需求响应特征进行预测，然后根据设备实时的源设备的运行特征、出力数据、能源介质消耗指标，储能和负荷的实时实测数据对预测结果采用时间序列特征进行校正，并依据预测结果对模型进行修正，并用修正的数据对源设备、负荷和储能设备进行控制和监测，实时滚动修正，保证预测精度。本发明利用恶劣环境下，电源信号之间的隔离传递信号，达到抗干扰能力，以及有效地提高碳排放系统的能效比，打造数据多源、纵横贯通、高效协同、治理闭环的双碳数智平台。
Description
技术领域
本发明涉及能源调度控制领域技术领域，特别是一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统。
背景技术
源网荷储一体化运行，深度融合了低碳能源技术、先进信息通信技术与控制技术，实现源端高比例新能源广泛接入、网端资源安全高效灵活配置、荷端多元负荷需求充分满足，具有清洁低碳、安全可控、灵活高效、开放互动、智能友好的特征。
2021年11月10日，国家能源局综合司《关于推进2021年度电力源网荷储一体化和多能互补发展工作的通知》一经下发，全国各省市立刻跟进各种措施推进。一时间“源网荷储”成为每个企业，特别是大型集团、外企推进降碳目标的主题。然而，并不是所有企业都对“源网荷储”的概念有着清晰的认识。
“源网荷储”其实是“电源“、”电网“、”负荷“和”储能“的组合用语，它们之间通过源源互补、源网协调、网荷互动、网储互动和源荷互动等多种交互形式，以一种更经济、更高效和更安全的方式，提高电力系统功率动态平衡运行。它本质上是一种实现能源资源最大化利用的运行模式和技术。当新能源的比例越来越高时，因其波动性、间歇性，源网荷储的协调发展就显得尤为重要。
图扑软件利用大数据、云计算、边缘计算、人工智能等数字化技术，结合自主研发的HT 产品，构建的“智慧园区能源管理系统系统”安全故障预警应用平台，有效解决了困扰行业多年的储能安全问题，让“预防”优先于问题“解决”，云检测，免拆解，以最小的成本保障储能安全。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统(AIOT)，利用恶劣环境下，电源信号之间的隔离传递信号，达到抗干扰能力，以及有效地提高碳排放系统的能效比，打造数据多源、纵横贯通、高效协同、治理闭环的双碳数智平台。开发一批好用管用实用的多跨场景应用，解决政府、企业和个人的实际需求。以数字化手段推进改革创新、制度重塑，实现数智控碳；加快能源全产业链数字化智能化发展，推进多元融合高弹性电网建设，完善以中长期交易为主、现货市场为辅的省级电力市场体系。加快建设以新能源为主体的新型电力系统。开展绿色电力交易，促进可再生能源消纳；提升终端能源的清洁化和综合利用水平，让数据发挥关键的作用，信息引导能量有序的流动，最终达到我们实现低碳化、电气化、智能化的目标。
本发明的目的通过以下技术方案实现。
一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，基于多能互补电网模型和需求响应特征进行预测，然后根据设备实时的源设备的运行特征、出力数据、能源介质消耗指标，储能和负荷的实时实测数据对预测结果采用时间序列特征进行校正，并依据预测结果对模型进行修正，并用修正的数据对源设备、负荷和储能设备进行控制和监测，实时滚动修正，保证预测精度。
负荷需求响应中的需求响应特征综合考虑了电力价格，家庭收入，家庭规模，户主年龄和家庭环保意识因素对家庭电力需求的影响，从需求价格弹性，需求收入弹性，需求规模弹性，需求年龄弹性和需求意识弹性的角度刻画了用户异质性。
基于智能量测技术、大数据分析实现用户用能数据的深度挖掘，支撑用户用能策略优化、设备运维托管、行业政策制定业务。
感知层通过部署智能终端设备实现数据的采集、汇聚功能，包括智能电表、射频卡采集、边缘网关设备，数据分析层对基础数据进行整合、集成分析，为高级应用提供数据支撑，涵盖设备、用户、行业三个维度，业务应用层则面向用户开展各项高级应用，所述用户既可是能源消费者，也可是能源供应商。
利用超短期预测数据调度指挥负荷的变化，而负荷出力的变化对预测数据又有管控的作用，当预测数据和实际数据误差较大时，需要对历史数据重新进行聚类分析、机器学习得出误差分布状态，得出最新的下一刻预测状态。
构建大规模的能源管理对话语料库[<Post，Response>)，Post表示问题，Response表示对应回复，从语料库中可以学习到能够表达Post与Response之间语义关系的相关性模型；其次，通过检索的方法从语料库中检索出与Query相关的候选语料子集；最后通过相关性模型计算Query与子集中Response的相关性，取相关性得分最高的Response作为回复。
相比于现有技术，本发明的优点在于：1)将系统性思维和数字化技术与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的新型生态化能源系统，目标以可再生能源优先，以电力为基础，通过多能协同、供需协同等找到“能源不可能三角”的平衡点。以新能源为主体的新型电力系统是能源互联网双碳目标下现阶段发展的核心形态。依托新型电力系统建设，整合各类型能源资源，新型电力系统将逐渐发展为更加柔性、更加开放、高度智能的能源互联网系统，并形成新的智慧能源的商业模式和生态。
2)从系统边界关系角度来看，源荷储云网平台需要采集电站侧各系统数据并汇聚到数据汇聚服务器，通过数据汇聚服务器对站内系统进行数据采集并传输。从应用分布角度来看，储能云网平台将实现规划设计、运行监测、智能运维、运营分析、设备资产、调度控制、交易结算、能效管理等各类业务应用功能。
附图说明
图1为本发明实施例中的负荷需求预测框图。
图2为本发明实施例中的智能电网系统架构智慧用能系统图。
图3为本发明实施例中的预测和实际数据误差偏差图。
图4为本发明实施例中的AIOT人脸书对话平台示意图。
图5为本发明实施例中的系统流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体的实施例，对本发明作详细描述。
一种源荷储互补的能源电网反馈控制的AIOT，属于能源调度大数据领域，解决在实时调度下，调度计划控制负荷，提高管理调度的精度的能力，达到最优管理的能力。基于多能互补电网模型和需求响应特征进行预测，然后根据设备实时的源设备的运行特征、出力数据、能源介质消耗指标，储能和负荷的实时实测数据对预测结果采用时间序列特征进行校正，并依据预测结果对模型进行修正，并用修正的数据对源设备、负荷和储能设备进行控制和监测，实时滚动修正，保证预测精度。另外，利用人工智能、模式识别、机器学习等技术实现人机对话中，通用人工智能跟脑科学的融合可以实现能源平台的智能化。
为了获得更贴合实际的需求响应模型，负荷需求响应中的需求响应特征综合考虑了电力价格，家庭收入，家庭规模，户主年龄和家庭环保意识等因素对家庭电力需求的影响，从需求价格弹性，需求收入弹性，需求规模弹性，需求年龄弹性和需求意识弹性的角度刻画了用户异质性。
根据多能互补电网模型和需求响应特征进行预测，然后根据电源设备的运行特征、出力数据、能源介质消耗指标，储能和负荷的实时实测数据对预测结果采用时间序列特征进行校正，并依据预测结果对模型进行修正，并用修正的数据对源设备、负荷和储能设备进行控制和监测。
基于智能量测技术、大数据分析实现用户用能数据的深度挖掘，支撑用户用能策略优化、设备运维托管、行业政策制定等业务。
感知层通过部署智能终端设备实现数据的采集、汇聚功能，包括智能电表、射频卡采集、边缘网关等设备。数据分析层对基础数据进行整合、集成分析，为高级应用提供数据支撑，涵盖设备、用户、行业三个维度。业务应用层则面向用户开展各项高级应用，这里的用户既可是能源消费者，也可是能源供应商。
利用超短期预测数据调度指挥负荷的变化，而负荷出力的变化对预测数据又有管控的作用，当预测数据和实际数据误差较大时，需要对历史数据重新进行聚类分析、机器学习得出误差分布状态，得出最新的下一刻预测状态。
利用人工智能、模式识别、机器学习等技术实现人机对话中，通用人工智能跟脑科学的融合可以实现能源平台的智能化。
构建大规模的能源管理对话语料库[<Post，Response>)，Post表示问题，Response表示对应回复，从语料库中可以学习到能够表达Post与Response之间语义关系的相关性模型；其次，先通过检索的方法从语料库中检索出与Query相关的候选语料子集；最后通过相关性模型计算Query与子集中Response的相关性，取相关性得分最高的Response作为回复。
能源电网平台已可以实现人为低碳化管理，但还需要考虑海量数据分布式存储、数据冗余需清洗。根据相关型的数据库备份，员工权限问题以及超大规模云平台默认DDos攻击防护需求。
本实施例公开了一种负荷需求预测原理图，如图1所示，包括顺序连接的多能互补电网模型装置、需求响应特征装置、源设备运行特征装置、荷实时监测数据装置、储监测数据装置和时间序列修正装置。对多能互补电网模型装置和需求响应特征装置进行预测。源设备运行特征装置、荷实时监测数据装置以及预测装置连接与时间序列修正装置连接，数据输出反馈与储监测数据装置、源设备运行特征装置连接。
如图2所示，所述智能电网系统架构智慧用能系统分为三层：调度控制层、统计分析层、基础感知层。调度控制层主要包括：机器视觉、信息感知、射频采集、边缘网关。统计分析层主要包括：数据统计、节能成本、能耗分析、缺陷预警。调度控制层主要包括：源预测、负荷预测、储能预测以及调度控制。
如图3所示，所述预测和实际数据误差偏差装置包括：感知层、网络层、能源应用层。
具体的电路连接包括：感知层中数据通过无线传输到网络层，网络层通过UDP协议降数据传输到能源应用层。能源应用层对数据进行预测，并根据预测的数据进行能源设备进行控制。
如图4所示，所述AIOT人脸书对话平台装置包括用户、5G云存储、大数据脸书平台。具体的电路连接包括：用户数据通过5G将数据上传值大数据脸书平台，由大平台对数据进行清洗、滤波、管控。
如图5所示，所述系统流程装置包括先进的可再生能源SCADA、集中统一的“数字化”的能源输配及平衡控制、系统化的能源成本中心管理、可再生能源故障检测和AIOT人机对话管理控制。具体的电路连接包括：用户数据通过5G将数据上传值大数据脸书平台，由大平台对数据进行清洗、滤波、管控以及故障检测。
相比于现有技术，本实施例的：一种源荷储互补的能源电网反馈控制的AIOT实现了包括AIOT人机对话管理控制、“数字化”的能源输配及平衡控制实现了能源管理平台的智能无人化管理的目的，降低了生产成本。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，其特征在于基于多能互补电网模型和需求响应特征进行预测，然后根据设备实时的源设备的运行特征、出力数据、能源介质消耗指标，储能和负荷的实时实测数据对预测结果采用时间序列特征进行校正，并依据预测结果对模型进行修正，并用修正的数据对源设备、负荷和储能设备进行控制和监测，实时滚动修正，保证预测精度。
2.根据权利要求1所述的一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，其特征在于负荷需求响应中的需求响应特征综合考虑了电力价格，家庭收入，家庭规模，户主年龄和家庭环保意识因素对家庭电力需求的影响，从需求价格弹性，需求收入弹性，需求规模弹性，需求年龄弹性和需求意识弹性的角度刻画了用户异质性。
3.根据权利要求1所述的一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，其特征在于基于智能量测技术、大数据分析实现用户用能数据的深度挖掘，支撑用户用能策略优化、设备运维托管、行业政策制定业务。
4.根据权利要求1所述的一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，其特征在于感知层通过部署智能终端设备实现数据的采集、汇聚功能，包括智能电表、射频卡采集、边缘网关设备，数据分析层对基础数据进行整合、集成分析，为高级应用提供数据支撑，涵盖设备、用户、行业三个维度，业务应用层则面向用户开展各项高级应用，所述用户既可是能源消费者，也可是能源供应商。
5.根据权利要求1所述的一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，其特征在于利用超短期预测数据调度指挥负荷的变化，而负荷出力的变化对预测数据又有管控的作用，当预测数据和实际数据误差较大时，需要对历史数据重新进行聚类分析、机器学习得出误差分布状态，得出最新的下一刻预测状态。
6.根据权利要求1所述的一种源荷储互补的能源电网反馈控制的人工智能物联网系统，其特征在于构建大规模的能源管理对话语料库[<Post，Response>)，Post表示问题，Response表示对应回复，从语料库中可以学习到能够表达Post与Response之间语义关系的相关性模型；其次，通过检索的方法从语料库中检索出与Query相关的候选语料子集；最后通过相关性模型计算Query与子集中Response的相关性，取相关性得分最高的Response作为回复。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116090665A (zh) * | 2023-03-07 | 2023-05-09 | 山东海冠电气有限公司 | 一种源网荷储一体化管控系统 |
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